Beltrami流及其在图像去噪中的应用

偏微分方程是图像处理主要的方法之一,一般通过其对应的变分模型给出方程的意义,并依此设计优化原偏微分方程以取得最佳的处理效果。针对图像去噪问题,基于经典的Beltrami几何流方法提出了图像流形上一种新的度量张量模型,具有该度量模型的Beltrami流具有清晰的几何意义,并依此提出了该度量模型中参数的优化选择方法。同时,该模型为经典的偏微分方程去噪方法提供了统一框架,且参数的优化选择使得Beltrami流在平滑噪声与边缘保持方面取得了良好的平衡。实验表明该方法提高了图像去噪效果,尤其是对于边缘丰富的图像效果更加明显。     

基于颜色及梯度统计特征的结核杆菌目标识别

提出一种基于颜色及梯度统计特征的结核杆菌目标识别算法。首先基于HSV颜色空间进行图像预分割,然后在CIE L*a*b*颜色空间进行自适应分割以提取目标精细几何形状。为了适应背景的复杂变化,基于色调一致性假设对疑似目标进行色调一致性检验并剔除大部分伪目标。为了将重叠粘连目标从伪目标中分离出来,提出两个梯度统计特征,然后结合目标的面积、周长、长宽比、圆形度、粗糙度等形态特征,组成7维特征向量送入贝叶斯分类器进行分类。实验结果表明,本文算法能适应标本、染色及图像背景等复杂变化,目标识别率可达91%。     

机载平台野外立体场景弱小变化目标检测

提出了一种针对机载序列图像的野外立体场景弱小变化目标检测新方法。为了补偿平台运动,提出了一种级联图像配准模式,即首先通过生物视觉方法对待检图像进行快速粗配准,然后通过不变系数最小二乘匹配进行精配准;为了补偿图像间的灰度变化,提出了直方图一致性变换方法,该方法不仅可以处理线性灰度变化而且可以处理非线性灰度变化;为了弱化场景立体效应影响,提出分子区的方法,即通过将图像划分为若干子区,各对应子区独立求解仿射参数,使得待检图像不同位置子区可以对应不同几何变换参数。光电吊舱真实图像变化检测实验,证明了文章方法的正确性和有效性。     

压缩感知理论在红外成像中的应用

分析了红外图像的数据特性,并对红外数据进行稀疏化处理,提出了基于压缩感知理论的红外图像成像方法。在红外图像测量平面使用随机观测矩阵进行观测,以少量的数据采样信息获得重建红外图像的足够信息。由实验和仿真计算可知,压缩感知理论应用于红外成像技术,降低了数据采样量,提高了采样速度,并能以较小的误差实现红外图像的重构。     

分数域图像混合噪声盲复原方法

提出了一种在分数傅里叶变换域中对图像进行复原的新方法.对于模糊且含有高斯噪声和啁啾噪声的图像进行分数傅里叶变换,利用各种噪声在分数域中的性质估计出复原图像的分数谱,再通过逆分数傅里叶变换返回空域,获得复原图像.在图像受到多种因素导致退化的情况下,以及在无任何先验知识的前提下,此方法可以简化复原过程,进行图像盲复原.     

基于LWT的纹理特征提取方法

介绍了一种利用局部沃尔什变换(LWT)提取图像纹理特征的新方法,给出LWT的定义,并分析了LWT系数的统计特性及其各阶矩的纹理鉴别性能。结果表明:自然纹理图像的LWT系数一般不服从正态分布,其偶数阶矩具有较好的纹理鉴别性能,奇数阶矩的纹理鉴别性能较差,因此选取LWT系数的偶数阶(2、4、6阶)矩作为纹理特征。与Haralick[1]、Wang和He[2,3],以及HuiYu[5]等人提出的纹理特征相比,基于LWT的纹理特征具有更好的鉴别性能,并且计算简单。     

基于DSP和FPGA的实时图像瞄准具的设计

提出了一种基于DSP和FPGA的实时图像瞄准具的设计方案。其核心部分实时图像处理系统的设计采用了DSP＋FPGA的混合结构,即DSP作为视频图像处理核心芯片,完成复杂的图像处理算法,而采用FPGA实现视频图像的实时采集与显示,以及系统所有时序和逻辑控制。充分利用DSP高速的图像处理能力,以及FPGA灵活的系统编程能力,大大减轻了DSP的负担,使得DSP能够专心于图像处理,极大地提高了系统的实时性、可靠性与灵活性。     

机载雷达与地面雷达的最大似然配准算法

空、地多雷达配准是空地一体化预警的前提。通过建立空中运动雷达与地面静止雷达的配准模型,以最大似然算法为基础,导出其空间系统误差配准参数及目标运动状态估计的具体公式,并对系统误差估计值的卡拉美-罗界进行了讨论。仿真结果表明,该算法具有较快的迭代收敛速度和较好的配准效果。     

基于激光雷达的移动机器人实时位姿估计算法

提出一种基于二维激光雷达的移动机器人实时位姿估计算法。该算法首先将环境数据聚类为不同的障碍物,然后利用障碍物的特征匹配来关联相邻2帧的障碍物,最后通过优化位置序列间的方向角实现机器人的位姿估计。与ICP（迭代最近点）算法对比验证表明：该算法与ICP具有相同数量级的位姿估计精度,且明显提高了计算效率。     

单平台三维传感器组网配准的最小二乘法

针对单平台多部三维传感器组网的校准和姿态偏差给出了一种综合估计算法。根据不同传感器跟踪相同目标时的空中叠合条件,由一阶泰勒展式导出了相对偏差的线性化公式,再利用最小二乘法实时估计出传感器量测间存在的偏差,从而进行配准。本算法对传感器近距离组网或者单舰多传感器组网的配准具有较好的精度和稳健性。